JP2019142286A - Parking assistance device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、車両を目標位置に自動的に駐車させるための駐車支援を行うことが可能な駐車支援装置の技術分野に関する。 The present invention relates to a technical field of a parking assistance apparatus capable of performing parking assistance for automatically parking a vehicle at a target position.
特許文献1には、駐車支援装置の一具体例が記載されている。具体的には、特許文献1に記載された駐車支援装置は、学習モード及び動作モードという2つのモードで動作可能である。学習モードで動作する駐車支援装置は、ドライバの操作により車両を駐車スペース(例えば、車庫)に駐車する間に、車両が動き始める基準開始位置から車両が駐車される駐車位置までの間に車両が走行した基準経路を学習する。動作モードで動作する駐車支援装置は、学習モードでの学習結果を用いて、学習モードで車両が駐車された駐車スペースに車両を自動的に駐車させる。その結果、車両は、学習モードにおいて駐車スペース内で車両が駐車された駐車位置と同じ駐車位置に駐車される。
その他、本発明に関連する先行技術文献として、特許文献2及び3があげられる。
Other prior art documents relating to the present invention include
特許文献1に記載された駐車支援装置は、車両を駐車スペースに自動的に駐車させるために、車両が動き始める基準開始位置から車両が駐車される駐車位置までの間に車両が走行した基準経路を学習している。しかしながら、ドライバの操作には、無駄な操作(例えば、転舵輪を転舵し過ぎる操作)が含まれている可能性がある。このため、学習モードで駐車支援装置が学習した基準経路には、ドライバの無駄な操作が反映されている可能性がある。従って、特許文献1に記載された駐車支援装置は、車両を駐車スペースに自動的に駐車させる際に、適切でない走行経路を走行するように車両を制御する可能性がある。つまり、特許文献1に記載された駐車支援装置は、適切な走行経路を走行させて車両を駐車スペースに駐車させることができない可能性がある。
In order to automatically park the vehicle in the parking space, the parking assist device described in
本発明は、適切な走行経路を走行させて車両を目標位置に駐車させることが可能な駐車支援装置を提供することを課題とする。 This invention makes it a subject to provide the parking assistance apparatus which can drive | work an appropriate driving | running route and can park a vehicle in a target position.
本発明の駐車支援装置の一態様は、車両を駐車するための駐車操作がドライバによって行われる期間中に、前記車両の挙動が特定条件を満たした時点での前記車両の位置である特定位置を学習する学習手段と、前記学習手段が学習した前記特定位置を含む第1所定範囲内に、経由位置を設定する設定手段と、前記設定手段が設定した前記経由位置を経由して前記車両が駐車を終了するべき目標位置へと到達する第1走行経路を、前記車両を前記目標位置に自動的に駐車させる際に前記車両が通るべき目標経路として生成する生成手段とを備え、前記設定手段は、少なくとも前記第1走行経路の曲率変化率及び/又は前記第1走行経路と前記第1走行経路の周辺に存在する第1障害物との間の距離に応じて定まる前記第1走行経路の第1評価スコアに基づいて、前記経由位置を設定する。 One aspect of the parking assist device of the present invention is a specific position that is a position of the vehicle when a behavior of the vehicle satisfies a specific condition during a period in which a driver performs a parking operation for parking the vehicle. Learning means for learning, setting means for setting a via position within a first predetermined range including the specific position learned by the learning means, and the vehicle parked via the via position set by the setting means Generating means for generating, as a target route that the vehicle should pass when the vehicle is automatically parked at the target position, the setting means includes: The first travel route determined in accordance with at least a curvature change rate of the first travel route and / or a distance between the first travel route and a first obstacle existing around the first travel route. 1 evaluation Based on A, it sets the through position.
以下、図面を参照しながら、駐車支援装置の実施形態について説明する。以下では、駐車支援装置の実施形態が搭載された車両1を用いて説明を進める。
Hereinafter, an embodiment of a parking assistance device will be described with reference to the drawings. Below, description is advanced using the
(1)車両1の構成
初めに、図1を参照しながら、本実施形態の車両1の構成について説明する。図1に示すように、車両1は、外界検出装置11と、内界検出装置12と、後述する付記における「駐車支援装置」の一具体例であるECU(Electrical Control Unit)13とを備える。
(1) Configuration of
外界検出装置11は、車両1の外部状況を検出する検出装置である。外部状況は、例えば、車両1の周囲の状況(いわゆる、走行環境)を含んでいてもよい。外界検出装置11は、例えば、カメラ、レーダ及びライダー(LIDAR:Light Detection and Ranging)のうちの少なくとも一つを含む。
The external
内界検出装置12は、車両1の内部状況を検出する検出装置である。内部状況は、例えば、車両1の走行状態を含んでいてもよい。内部状況は、例えば、車両1が備える各種機器の動作状態を含んでいてもよい。内界検出センサ12は、例えば、車両1の車速を検出する車速センサ、車両1のギヤレンジ(つまり、シフトポジション)を検出するシフトポジションセンサ、車両1が備えるステアリングホイールの操舵角を検出する操舵角センサ、車両1が備える転舵輪の転舵角を検出する転舵角センサ、及び、車両1の位置を検出する位置センサ(例えば、GPS(Global Positioning System)センサ)のうちの少なくとも一つを含む。
The inner
ECU13は、車両1の全体の動作を制御する。本実施形態では特に、ECU13は、所望の駐車スペースSPに対してドライバが車両1を駐車している場合に、車両1の挙動が特定条件を満たした時点での車両1の位置を、ウェイポイント(Way Point)WPとして学習する学習動作を行う。更に、ECU13は、学習動作によって学習されたウェイポイントWPに基づいて、所望の駐車スペースSPに車両1を自動的に駐車させるための駐車支援動作を行う。
The ECU 13 controls the overall operation of the
学習動作を行うために、ECU13は、ECU13の内部に論理的に実現される処理ブロックとして、後述する付記における「学習手段」の一具体例である学習ユニット131を備えている。学習ユニット131は、学習ユニット131の内部に論理的に実現される処理ブロックとして、ウェイポイント学習部1311(以降、ウェイポイント学習部1311を、“WP学習部1311”と称する)と、ウェイポイント記憶部1312(以降、ウェイポイント記憶部1312を、“WP記憶部1312”と称する)とを備える。更に、駐車支援動作を行うために、ECU13は、ECU13の内部に論理的に実現される処理ブロックとして、駐車支援ユニット132とを備えている。駐車支援ユニット132は、駐車支援ユニット132の内部に論理的に実現される処理ブロックとして、情報取得部1321と、後述する付記における「設定手段」及び「生成手段」の夫々の一具体例である経路生成部1322と、車両制御部1323とを備える。尚、学習ユニット131及び駐車支援ユニット132の夫々の動作については、後に図2等を参照しながら詳述する。
In order to perform the learning operation, the
(2)ECU13の動作
続いて、ECU13が行う学習動作及び駐車支援動作について順に説明する。
(2) Operation of
(2−1)学習動作の流れ
はじめに、図2を参照しながら、本実施形態の学習動作の流れについて説明する。図2は、本実施形態の学習動作の流れを示すフローチャートである。
(2-1) Flow of Learning Operation First, the flow of the learning operation of this embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a flowchart showing the flow of the learning operation of the present embodiment.
図2に示すように、学習ユニット131は、ドライバが学習動作の実行を要求しているか否かを判定する(ステップS11)。具体的には、学習ユニット131は、車両1が備える操作装置(特に、学習動作の実行を要求するためにドライバが操作可能な操作装置)をドライバが操作しているか否かを判定する。ドライバが操作装置を操作している場合には、学習ユニット131は、ドライバが学習動作の実行を要求していると判定する。尚、学習動作は、所望の駐車スペースSPに対して車両1を駐車するための駐車操作をドライバが行っている場合に行われる。このため、ドライバは、典型的には、駐車操作を開始する前に、学習動作の実行を要求する。
As shown in FIG. 2, the
ステップS11の判定の結果、ドライバが学習動作の実行を要求していないと判定される場合には(ステップS11:No)、学習ユニット131は、図2に示す学習動作を終了する。図2に示す学習動作が終了した場合には、学習ユニット131は、第1所定期間が経過した後に、図2に示す学習動作を再度開始する。
As a result of the determination in step S11, when it is determined that the driver does not request execution of the learning operation (step S11: No), the
他方で、ステップS11の判定の結果、ドライバが学習動作の実行を要求していると判定される場合には(ステップS11:Yes)、WP学習部1311は、ドライバの駐車操作によって車両1が駐車されている期間中に、外界検出装置11及び内界検出装置12の検出結果である検出情報を取得する(ステップS12)。尚、ドライバの駐車操作によって車両1が駐車されている期間中に学習動作が行われることを考慮すれば、ステップS12の処理は、後述するステップS13からステップS15の処理と並行して繰り返し行われる。
On the other hand, as a result of the determination in step S11, when it is determined that the driver requests execution of the learning operation (step S11: Yes), the
その後、WP学習部1311は、ステップS12で取得した検出情報に基づいて、ドライバが駐車操作を開始した駐車開始タイミングでの車両1の位置(つまり、駐車開始位置)を、開始ウェイポイントWP_startとして学習する(ステップS13)。駐車開始タイミングは、ドライバが学習動作の実行を要求したタイミングであってもよい。或いは、駐車開始タイミングは、車両1が動き始めたタイミング(つまり、車両1の車速がゼロからゼロより大きい値に変わったタイミング)であってもよい。或いは、駐車開始タイミングは、車両1のギアレンジが、車両1が停止している場合に使用されるレンジ(例えば、Pレンジ又はNレンジ)から、車両1が走行している場合に使用されるレンジ(例えば、Dレンジ又はRレンジ)に切り替えられたタイミングであってもよい。尚、説明の便宜上、本実施形態では、駐車開始タイミングは、車両1のギアレンジが、Pレンジ又はNレンジからDレンジに切り替えられたタイミングであるものとする。つまり、本実施形態では、ドライバは、駐車開始位置から車両1を前進させることで車両1を駐車スペースSPに駐車させるものとする。
Thereafter, the
更に、WP学習部1311は、ステップS12で取得した検出情報に基づいて、駐車操作が開始された後に車両1の進行方向を変えるためにドライバがギアレンジを切り替えたシフト切替タイミングでの車両1の位置(つまり、シフト切替位置)を、シフト切替ウェイポイントWP_shiftとして学習する(ステップS14)。シフト切替タイミングは、ギアレンジが、車両1を前進させるレンジ(例えば、Dレンジ)から車両1を後退させるレンジ(例えば、Rレンジ)へと又は車両1を後退させるレンジから車両1を前進させるレンジへと切り替えられたタイミングである。尚、説明の便宜上、本実施形態では、シフト切替タイミングは、車両1のギアレンジが、DレンジからRレンジに切り替えられたタイミングであるものとする。つまり、本実施形態では、ドライバは、駐車開始位置から車両1を前進させて適切な位置へ移動させ、その後、車両1を後退させて車両1を駐車スペースSPに駐車させるものとする。
Furthermore, the
更に、WP学習部1311は、ステップS12で取得した検出情報に基づいて、ドライバが駐車操作を完了した駐車完了タイミングでの車両1の位置(つまり、駐車完了位置)を、完了ウェイポイントWP_endとして学習する(ステップS15)。駐車完了タイミングは、ドライバが学習動作の終了を要求したタイミングであってもよい。或いは、駐車完了タイミングは、車両1が停止してから一定時間が経過したタイミング(つまり、車両1の車速がゼロより大きい値からゼロに変わってから一定時間が経過したタイミング)であってもよい。或いは、駐車完了タイミングは、車両1のギアレンジが、車両1が走行している場合に使用されるレンジから、車両1が停止している場合に使用されるレンジに切り替えられたタイミングであってもよい。尚、説明の便宜上、本実施形態では、駐車完了タイミングは、車両1のギアレンジが、RレンジからPレンジに切り替えられたタイミングであるものとする。
Further, the
その後、WP学習部1311は、学習した開始ウェイポイントWP_start、シフト切替ウェイポイントWP_shift及び完了ウェイポイントWP_endという情報セットを含むウェイポイント情報(以降、ウェイポイント情報を、“WP情報”と称する)を、WP記憶部1312に記憶させる。WP情報をWP記憶部1322に記憶させるために、WP学習部1311は、まず、過去に取得済みのWP情報が既にWP記憶部1312に記憶されているか否かを判定する(ステップS16)。具体的には、WP学習部1311は、今回行われた学習動作で新たに取得された開始ウェイポイントWP_start及び完了ウェイポイントWP_endと夫々一致する又は近接する開始ウェイポイントWP_start及び完了ウェイポイントWP_endを含むWP情報が、既にWP記憶部1312に記憶されているか否かを判定する。今回行われた学習動作で新たに取得された開始ウェイポイントWP_start及び完了ウェイポイントWP_endと夫々一致する又は近接する開始ウェイポイントWP_start及び完了ウェイポイントWP_endを含むWP情報が、既にWP記憶部1312に記憶されている場合には、WP学習部1311は、過去に取得済みのWP情報がWP記憶部1312に記憶されていると判定する。
Thereafter, the
ステップS16の判定の結果、過去に取得済みのWP情報がWP記憶部1312に記憶されていないと判定された場合には(ステップS16:No)、WP学習部1311は、今回行われた学習動作で新たに取得された開始ウェイポイントWP_start、シフト切替ウェイポイントWP_shift及び完了ウェイポイントWP_endを含む新たなWP情報を、WP記憶部1312に記憶させる(ステップS18)。
As a result of the determination in step S16, when it is determined that WP information acquired in the past is not stored in the WP storage unit 1312 (step S16: No), the
他方で、過去に取得済みのWP情報がWP記憶部1312に記憶されていると判定された場合には(ステップS16:Yes)、WP学習部1311は、既に記憶済みのWP情報(以降、適宜“旧WP情報”と称する)及び今回行われた学習動作で新たに取得されたWP情報(以降、“新WP情報”と称する)のいずれかを、WP記憶部1312に記憶させる(ステップS17)。旧WP情報及び新WP情報のいずれをWP記憶部1312に記憶させるかを決定するために、WP学習部1311は、旧WP情報及び新WP情報の夫々を対象に評価スコアSC1を算出する。
On the other hand, when it is determined that WP information acquired in the past is stored in the WP storage unit 1312 (step S16: Yes), the
評価スコアSC1は、駐車操作によって車両1が実際に走行した走行経路TR_actualの最適度(言い換えれば、良好度又は適正度)を示す定量的な指標値である。走行経路TR_actualが適切である場合には、駐車操作が適切であった可能性が相対的に高い。このため、評価スコアSC1は、ドライバが行った駐車操作の最適度を示す定量的な指標値であるとも言える。尚、以下の説明では、説明の便宜上、走行経路TR_actualが適切になるほど評価スコアSC1が小さくなるように評価スコアSC1が定義されているものとする。
The evaluation score SC1 is a quantitative index value indicating the optimality (in other words, the goodness or appropriateness) of the travel route TR_actual on which the
評価スコアSC1は、走行経路TR_actualの曲率変化率に応じて定まる指標値である。具体的には、評価スコアSC1は、例えば、走行経路TR_actualの曲率変化率が小さくなればなるほど走行経路TR_actualが適切であるという観点から定まる指標値である。なぜならば、曲率変化率が小さくなればなるほど、ドライバの操舵が滑らかである(その結果、このような滑らかの操舵を駐車支援動作によって実現する場合のステアリングアクチュエータの負荷が小さくなる)と推定されるからである。本実施形態では、評価スコアSC1は、走行経路TR_actualの曲率変化率が小さくなればなるほど小さくなるスコア成分SC1aを含むものとする。スコア成分SC1aを算出するために、WP学習部1311は、ステップS12で取得した検出情報に基づいて、単位時間当たりの又は単位走行距離当たりの曲率変化率を算出する。例えば、WP学習部1311は、検出情報から走行経路TR_actualを特定すると共に、特定した走行経路TR_actualから曲率変化率を算出してもよい。或いは、WP学習部1311は、曲率変化率と相関を有する車両1のパラメータ(例えば、ステアリングホイールの操舵角、転舵輪の転舵角、車両1の偏向角及び車両1のヨーレートの少なくとも一つ)に基づいて、曲率変化率を算出してもよい。その後、WP学習部1311は、算出した曲率変化率(特に、その絶対値又は二乗値)を走行経路TR_actualの全体に渡って積分する。このように算出された曲率変化率の積分値が、スコア成分SC1aとなる。尚、曲率変化率の絶対値又は二乗値を用いる理由の一つは、曲率変化率の符号の違いによる影響を排除するためである。但し、曲率変化率が小さくなればなるほど小さくなるスコア成分SC1aを算出することができる限りは、WP学習部1311は、その他の方法でスコア成分SC1aを算出してもよい。
The evaluation score SC1 is an index value determined according to the curvature change rate of the travel route TR_actual. Specifically, the evaluation score SC1 is, for example, an index value determined from the viewpoint that the travel route TR_actual is more appropriate as the curvature change rate of the travel route TR_actual is smaller. This is because it is estimated that the smaller the curvature change rate, the smoother the driver's steering (as a result, the smaller the steering actuator load when such smooth steering is realized by the parking assist operation). Because. In the present embodiment, the evaluation score SC1 includes a score component SC1a that decreases as the curvature change rate of the travel route TR_actual decreases. In order to calculate the score component SC1a, the
評価スコアSC1は、例えば、走行経路TR_actualと走行経路TR_actualの周辺に存在する障害物(つまり、車両1の走行にとって障害となる物体)との間の距離に応じて定まる指標値である。具体的には、評価スコアSC1は、例えば、走行経路TR_actualと障害物との間の距離が大きくなればなるほど走行経路TR_actualが適切であるという観点から定まる指標値である。なぜならば、走行経路TR_actualと障害物との間の距離が大きくなればなるほど、車両1が障害物と接触する可能性が小さくなると推定されるからである。本実施形態では、評価スコアSC1は、走行経路TR_actualと障害物との間の距離が大きくなればなるほど小さくなるスコア成分SC1bを含むものとする。スコア成分SC1bを算出するために、WP学習部1311は、ステップS12で取得した検出情報に基づいて、走行経路TR_actual上の特定地点Pと障害物との間の距離D_Pを算出する。特定地点Pと障害物との間の距離D_Pは、特定地点Pに位置する車両1の複数の端点jと障害物との間の距離Dの総和を意味するものとする。例えば、図3に示すように、車両1の端点jとして、8個の端点j(1)からj(8)が設定されている場合には、WP学習部1311は、端点j(1)と障害物との間の距離D(1)と、端点j(2)と障害物との間の距離D(2)と、・・・、端点j(8)と障害物との間の距離D(8)との総和を算出する。障害物が複数存在する場合には、WP算出部1311は、特定地点Pと複数の障害物の夫々との間の距離の総和を、距離D_Pとして算出する。その後、WP学習部1311は、算出した距離D_Pを、走行経路TR_actualの全体に渡って積分する。つまり、WP学習部1311は、走行経路TR_actualに沿って特定地点Pを移動させながら距離D_Pを算出すると共に、当該算出した距離D_Pを積分する。その後、WP学習部1311は、距離D_Pの積分値に基づいて、スコア成分SC1bを算出する。例えば、WP学習部1311は、図4に示すように、距離D_Pの積分値とスコア成分SC1bとの関係を規定するマップに基づいて、スコア成分SC1bを算出する。尚、図4は、(i)距離D_Pの積分値が閾値Dismin以上且つ閾値Dismax(但し、閾値Dismax>閾値Dismin)以下となる場合には、距離D_Pの積分値が大きくなるほどスコア成分SC1bが大きくなり、(ii)距離D_Pの積分値が閾値Dismin未満となる場合には、距離D_Pの積分値に関わらず、スコア成分SC1bが一定になり(具体的には、距離D_Pの積分値が閾値Disminと一致する場合のスコア成分SC1bに固定され)、(iii)距離D_Pの積分値が閾値Dismaxより大きくなる場合には、距離D_Pの積分値に関わらず、スコア成分SC1bが一定になる(具体的には、距離D_Pの積分値が閾値Dismaxと一致する場合のスコア成分SC1bに固定される)マップを示している。但し、走行経路TR_actualと障害物との間の距離が大きくなればなるほど小さくなるスコア成分SC1bを算出することができる限りは、WP学習部1311は、その他の方法でスコア成分SC1bを算出してもよい。
The evaluation score SC1 is an index value determined according to the distance between the travel route TR_actual and an obstacle existing around the travel route TR_actual (that is, an object that obstructs the travel of the vehicle 1), for example. Specifically, the evaluation score SC1 is, for example, an index value determined from the viewpoint that the travel route TR_actual is more suitable as the distance between the travel route TR_actual and the obstacle becomes larger. This is because it is estimated that the greater the distance between the travel route TR_actual and the obstacle, the smaller the possibility that the
評価スコアSC1は、例えば、車両1が走行経路TR_actualを走行する期間中に行われる切り返し回数(つまり、ドライバがステアリングホイールを切り返す回数)に応じて定まる指標値である。具体的には、評価スコアSC1は、例えば、切り返し回数が少なくなればなるほど走行経路TR_actualが適切であるという観点から定まる指標値である。なぜならば、切り返し回数が小さくなればなるほど、車両1の駐車に要する時間が短い(つまり、車両1をスムーズに(言い換えれば、効率的に)駐車可能である)と推定されるからである。更には、切り返し回数が小さくなればなるほど、ドライバの操舵が滑らかである(その結果、このような滑らかの操舵を駐車支援動作によって実現する場合のステアリングアクチュエータの負荷が小さくなる)と推定されるからである。本実施形態では、評価スコアSC1は、切り返し回数が少なくなればなるほど小さくなるスコア成分SC1cを含むものとする。スコア成分SC1cを算出するために、WP学習部1311は、ステップS12で取得した検出情報に基づいて、車両1が走行経路TR_actualを走行している期間中の切り返し回数を算出する。例えば、WP学習部1311は、転舵輪の転舵角及びステアリングホイールの操舵角の少なくとも一方に基づいて、切り返し回数を算出してもよい。算出した切り返し回数は、そのままスコア成分SC1cとして用いられてもよい。
The evaluation score SC1 is an index value determined according to, for example, the number of turnovers performed during the period in which the
評価スコアSC1は、例えば、走行経路TR_actualの長さ(つまり、駐車スペースSPへの駐車が完了するまでに車両1が走行する距離)に応じて定まる指標値である。具体的には、評価スコアSC1は、例えば、走行経路TR_actualが短くなればなるほど走行経路TR_actualが適切であるという観点から定まる指標値である。なぜならば、走行経路TR_actualが短くなればなるほど、車両1の駐車に要する時間が短いと推定されるからである。本実施形態では、評価スコアSC1は、走行経路TR_actualが短くなればなるほど小さくなるスコア成分SC1dを含むものとする。スコア成分SC1dを算出するために、WP学習部1311は、ステップS12で取得した検出情報に基づいて、走行経路TR_actualの長さ(つまり、車両1が走行した距離)を算出する。例えば、WP学習部1311は、車両1の車速に基づいて、走行経路TR_actualの長さを算出してもよい。算出した走行経路TR_actualの長さは、そのままスコア成分SC1dとして用いられてもよい。
The evaluation score SC1 is an index value determined according to, for example, the length of the travel route TR_actual (that is, the distance traveled by the
WP学習部1311は、算出したスコア成分SC1aからSC1dに夫々重み付け係数w1aからw1dを掛け合わせた後に加算することで、評価スコアSC1を算出する。つまり、WP学習部1311は、SC1=SC1a×w1a+SC1b×w1b+SC1c×w1c+SC1d×w1dという数式に基づいて、評価スコアSC1を算出する。重み付け係数w1aからw1dは、走行経路TR_actualの最適度を判定する際に、走行経路TR_actualの曲率変化率、走行経路TR_actualと障害物との間の距離、切り返し回数及び走行経路TR_actualの長さのいずれを重視するかという観点から設定される。典型的には、重視するパラメータに対応する重み付け係数が相対的に大きい値に設定される。例えば、走行経路TR_actualの曲率変化率が重視される場合には、重み付け係数w1aが相対的に大きい値に設定される。重み付け係数w1aからw1dは、ECU13の組み込み時に予め設定されてもよいし、ECU13によって設定されてもよいし、ドライバによって設定されてもよい。但し、重み付け係数w1aからw1dが用いられなくてもよい。
The
WP学習部1311は、このように評価スコアSC1を、旧WP情報に対応する走行経路TR_actual及び新WP情報に対応する走行経路TR_actualについて算出する。但し、旧WP情報に対応する走行経路TR_actualの評価スコアSC1が旧WP情報に含まれていてもよく、この場合には、WP学習部1311は、旧WP情報に対応する走行経路TR_actualの評価スコアSC1を改めて算出することに代えて、旧WP情報から取得してもよい。
In this way, the
その後、WP学習部1311は、新WP情報に対応する走行経路TR_actualの評価スコアSC1及び旧WP情報に対応する走行経路TR_actualの評価スコアSC1のいずれが小さいか(つまり、最小か)を判定する。新WP情報に対応する走行経路TR_actualの評価スコアSC1が、旧WP情報に対応する走行経路TR_actualの評価スコアSC1よりも小さい場合には、WP学習部1311は、新WP情報をWP記憶部1312に記憶させる。一方で、新WP情報に対応する走行経路TR_actualの評価スコアSC1が、旧WP情報に対応する走行経路TR_actualの評価スコアSC1よりも大きい場合には、WP学習部1311は、旧WP情報をWP記憶部1312に記憶させ続ける。つまり、WP学習部1311は、評価スコアSC1が小さい方の(つまり、最小となる)WP情報を、WP記憶部1312に記憶させる。この際、WP学習部1311は、算出した評価スコアSC1を更に含むWP情報を、WP記憶部1312に記憶させてもよい。
Thereafter, the
走行経路TR_actualの一例が、図5(a)及び図5(b)に示されている。図5(a)は、曲率変化率が相対的に大きく、切り返し回数が相対的に多く、且つ、その長さが相対的に長い走行経路TR_actual#1を示している。一方で、図5(b)は、図5(a)に示す走行経路TR_actual#1と比較して、曲率変化率が相対的に小さく、切り返し回数が相対的に少なく、且つ、その長さが相対的に短い走行経路TR_actual#2を示している。この場合、走行経路TR_actual#2の評価スコアSC1は、走行経路TR_actual#1の評価スコアSC1よりも小さくなる。その結果、新WP情報及び旧WP情報のいずれか一方が走行経路TR_actual#1に対応するWP情報であり、且つ、新WP情報及び旧WP情報のいずれか他方が走行経路TR_actual#2に対応するWP情報である場合には、WP学習部1311は、走行経路TR_actual#2に対応するWP情報を、WP記憶部1312に記憶させる。つまり、WP学習部1311は、走行経路TR_actual#2に対応する開始ウェイポイントWP_start#2、シフト切替ウェイポイントWP_shift#2及び完了ウェイポイントWP_end#2を含むWP情報を、WP記憶部1312に記憶させる。
An example of the travel route TR_actual is shown in FIGS. 5 (a) and 5 (b). FIG. 5A shows a travel
(2−2)駐車支援動作の流れ
続いて、図6を参照しながら、本実施形態の駐車支援動作の流れについて説明する。図6は、本実施形態の駐車支援動作の流れを示すフローチャートである。
(2-2) Flow of Parking Support Operation Next, the flow of the parking support operation of this embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart showing the flow of the parking assist operation of the present embodiment.
図6に示すように、駐車支援ユニット132は、ドライバが駐車支援動作の実行を要求しているか否かを判定する(ステップS21)。具体的には、駐車支援ユニット132は、車両1が備える操作装置(特に、駐車支援動作の実行を要求するためにドライバが操作可能な操作装置)をドライバが操作しているか否かを判定する。ドライバが操作装置を操作している場合には、駐車支援ユニット132は、ドライバが駐車支援動作の実行を要求していると判定する。
As shown in FIG. 6, the
ステップS21の判定の結果、ドライバが駐車支援動作の実行を要求していないと判定される場合には(ステップS21:No)、駐車支援ユニット132は、図6に示す駐車支援動作を終了する。図6に示す駐車支援動作が終了した場合には、駐車支援ユニット132は、第2所定期間が経過した後に、図6に示す駐車支援動作を再度開始する。
As a result of the determination in step S21, when it is determined that the driver does not request execution of the parking assistance operation (step S21: No), the
他方で、ステップS21の判定の結果、ドライバが駐車支援動作の実行を要求していると判定される場合には(ステップS21:Yes)、情報取得部1321は、WP記憶部1312が記憶しているWP情報を取得する(ステップS22)。特に、情報取得部1321は、今回行われる駐車支援動作によって車両1を駐車するべき駐車スペースSPの位置と一致する又は近接する完了ウェイポイントWP_endを含むWP情報を取得する。
On the other hand, as a result of the determination in step S21, when it is determined that the driver is requesting execution of the parking assistance operation (step S21: Yes), the information acquisition unit 1321 is stored in the
その後、経路生成部1322は、ステップS22で取得されたWP情報に含まれるシフト切替ウェイポイントWP_shiftに基づいて、駐車支援動作によって走行する車両1が経由するべき経由ウェイポイントWP_transitを設定する(ステップS23)。具体的には、経路生成部1322は、図7に示すように、ステップS22で取得したWP情報に含まれるシフト切替ウェイポイントWP_shiftを含む所定領域CA内に、経由ウェイポイントWP_transitの候補となる複数の候補ウェイポイントWP_candidateを設定する。このとき、経路生成部1322は、所定領域CA内において均等に分布する複数の候補ウェイポイントWP_candidateを設定してもよい。或いは、経路生成部1322は、所定領域CA内において、後述する目標経路TR_targetが良好になる(例えば、後述する評価スコアSC2が相応に大きくなる)と想定される局所的な又はランダムな領域に位置する又は分布する複数の候補ウェイポイントWP_candidateを設定してもよい。経路生成部1322は、この複数の候補ウェイポイントWP_candidateのうちのいずれか一つを、経由ウェイポイントWP_transitとして選択する。
Thereafter, the
所定領域CAが広くなるほど、所定領域CAにより多くの複数の候補ウェイポイントWP_candidateを設定可能である。従って、最適な経由ウェイポイントWP_transitを設定することができる可能性が相対的に高くなる。一方で、所定領域CAが広くなるほど、複数の候補ウェイポイントWP_candidateのうちのいずれか一つを経由ウェイポイントWP_transitとして選択するための経路生成部1322の処理負荷が大きくなる。このため、所定領域CAは、最適な経由ウェイポイントWP_transitを設定するメリットと経路生成部1322の処理負荷の増大というデメリットとの間のトレードオフを考慮しながら、適切な大きさに設定されていてもよい。
A larger number of candidate waypoints WP_candidate can be set in the predetermined area CA as the predetermined area CA becomes wider. Therefore, there is a relatively high possibility that the optimal waypoint WP_transit can be set. On the other hand, the larger the predetermined area CA, the greater the processing load on the
複数の候補ウェイポイントWP_candidateのうちのいずれか一つを経由ウェイポイントWP_transitとして選択するために、経路生成部1322は、複数の候補ウェイポイントWP_candidateの夫々を対象に評価スコアSC2を算出する。評価スコアSC2は、ステップS22で取得したWP情報に含まれる開始ウェイポイントWP_start又は車両1の現在位置から、候補ウェイポイントWP_candidateを経由して、ステップS22で取得したWP情報に含まれる完了ウェイポイントWP_endに到達する走行経路TR_candidateの最適度(言い換えれば、良好度又は適正度)を示す定量的な指標値である。後述するように、経路生成部1322は、開始ウェイポイントWP_start又は車両1の現在位置から、経由ウェイポイントWP_transitを経由して完了ウェイポイントWP_endに到達する走行経路を、目標経路TR_targetとして生成する。このため、走行経路TR_candidateは、目標経路TR_targetの候補に相当する。
In order to select any one of the plurality of candidate waypoints WP_candidate as the wayway point WP_transit, the
評価スコアSC2は、走行経路TR_candidateの最適度を示す指標値であるという点で、走行経路TR_actualの最適度を示す指標値である上述した評価スコアSC1とは異なる。評価スコアSC2のその他の特徴は、上述した評価スコアSC1のその他の特徴と同じである。つまり、上述した評価スコアSC1に関する説明は、「走行経路TR_actual」という文言を「走行経路TR_candidate」という文言に置き換えれば、実質的には評価スコアSC2に関する説明になる。このため、経路生成部1322は、例えば、走行経路TR_candidateの曲率変化率が小さくなればなるほど小さくなるスコア成分SC2a、走行経路TR_candidateと走行経路TR_candidateの周辺に存在する障害物との間の距離が大きくなればなるほど小さくなるスコア成分SC2b、走行経路TR_candidateを走行する車両1における切り返し回数が少なくなればなるほど小さくなるスコア成分SC2c及び走行経路TR_candidateが短くなればなるほど小さくなるスコア成分SC2dと、重み付け係数w2aからw2dとに基づいて、評価スコアSC2を算出する。つまり、経路生成部1322は、SC2=SC2a×w2a+SC2b×w2b+SC2c×w2c+SC2d×w2dという数式に基づいて、評価スコアSC2を算出する。尚、駐車支援動作で用いられる重み付け係数w2aからw2dは、夫々、上述した学習動作で用いられる重み付け係数w1aからw1dと同一であるが、異なっていてもよい。
Evaluation score SC2 is different from evaluation score SC1 described above, which is an index value indicating the optimum degree of travel route TR_actual, in that it is an index value indicating the optimum degree of travel route TR_candidate. Other features of the evaluation score SC2 are the same as the other features of the evaluation score SC1 described above. That is, the description regarding the evaluation score SC1 described above is substantially the description regarding the evaluation score SC2 by replacing the term “travel route TR_actual” with the term “travel route TR_candidate”. For this reason, for example, the
尚、図7を見ると分かるように、走行経路TR_candidateは、走行経路TR_actualの周辺に設定される。このため、走行経路TR_actualの周辺に存在する障害物は、走行経路TR_candidateの周辺に存在する障害物と一致する可能性が相対的に高い。結果、走行経路TR_actualの周辺に存在する障害物は、目標経路TR_target周辺に存在する障害物と一致する可能性が相対的に高い。このため、走行経路TR_actualと走行経路TR_actualの周辺に存在する障害物との間の距離に応じた評価スコアSC1に基づいて、目標経路TR_targetを生成するために参照するWP情報を選択することは、目標経路TR_targetと目標経路TR_targetの周辺に存在する障害物との間の距離が相対的に大きくなるように目標経路TR_targetを生成することに寄与しえる。尚、障害物が建造物等の固定物である場合には、走行経路TR_actualの周辺に存在する障害物は、走行経路TR_candidateの周辺に存在する障害物と一致するはずである。一方で、障害物が他の車両等の移動体である場合には、走行経路TR_actualの周辺に存在する障害物は、走行経路TR_candidateの周辺に存在する障害物と一致しない可能性もある。 As can be seen from FIG. 7, the travel route TR_candidate is set around the travel route TR_actual. For this reason, there is a relatively high possibility that an obstacle existing around the travel route TR_actual coincides with an obstacle present around the travel route TR_candidate. As a result, there is a relatively high possibility that obstacles present around the travel route TR_actual coincide with obstacles present around the target route TR_target. For this reason, selecting the WP information referred to generate the target route TR_target based on the evaluation score SC1 according to the distance between the travel route TR_actual and the obstacle existing around the travel route TR_actual is as follows: This can contribute to generating the target route TR_target so that the distance between the target route TR_target and an obstacle existing around the target route TR_target is relatively large. When the obstacle is a fixed object such as a building, the obstacle existing around the travel route TR_actual should match the obstacle present around the travel route TR_candidate. On the other hand, when the obstacle is a moving body such as another vehicle, the obstacle present around the travel route TR_actual may not match the obstacle present around the travel route TR_candidate.
その後、経路生成部1322は、複数の候補ウェイポイントWP_candidateのうち、評価スコアSC2が最小となる一の候補ウェイポイントWP_candidateを、経由ウェイポイントWP_transitとして選択する。つまり、経路生成部1322は、開始ウェイポイントWP_start又は車両1の現在位置から、経由ウェイポイントWP_transitを経由して完了ウェイポイントWP_endに到達する目標経路TR_targetの評価スコアSC2が最小となるように、経由ウェイポイントWP_transitを設定する。言い換えれば、経路生成部1322は、評価スコアSC2が最小となる走行経路TR_candididateが目標経路TR_targetに設定されるように、経由ウェイポイントWP_transitを設定する。
Thereafter, the
その後、経路生成部1322は、ステップS23で設定した経由ウェイポイントWP_transitを経由して、ステップS22で取得したウェイポイント情報に含まれる完了ウェイポイントWP_endに到達する走行経路を、車両1が移動するべき目標経路TR_targetとして生成する(ステップS24)。このとき、ドライバが駐車支援動作の実行を要求していると判定された時点で車両1が開始ウェイポイントWP_startに位置している又は近接している場合には、経路生成部1322は、ステップS22で取得したウェイポイント情報に含まれる開始ウェイポイントWP_startから、経由ウェイポイントWP_transitを経由して完了ウェイポイントWP_endに到達する走行経路を、目標経路TR_targetとして生成する。他方で、ドライバが駐車支援動作の実行を要求していると判定された時点で車両1が開始ウェイポイントWP_startに近接していない(例えば、所定距離以上離れている)場合には、経路生成部1322は、車両1の現在位置から、経由ウェイポイントWP_transitを経由して完了ウェイポイントWP_endに到達する走行経路を、目標経路TR_targetとして生成する。尚、特定の地点を経由して車両1が移動するべき走行経路を生成する動作自体は、既存の動作を採用してもよいため、説明の簡略化のためにその詳細な動作を省略する。
Thereafter, the
その後、車両制御部1323は、車両1の駆動源(例えば、エンジン)、車両1の制動装置、車両1の操舵装置及び車両1のギア機構の少なくとも一つを制御することで、ステップS24で生成された目標経路TR_targetに沿って車両1を自動的に移動させる(ステップS25)。つまり、車両制御部1323は、車両1が開始ウェイポイントWP_start又は車両1の現在位置から経由ウェイポイントWP_transitを経由して完了ウェイポイントWP_endに到達するように、車両1を自動的に移動させる。尚、本実施形態では、説明の便宜上、ドライバが駐車支援動作の実行を要求していると判定された時点で、車両1は、開始ウェイポイントWP_startに位置しているものとする。その結果、車両1は、ドライバによるアクセルペダル、ブレーキペダル、ステアリングホイール及びシフトレバーの操作を必要とすることなく、駐車スペースSPに自動的に駐車される。
Thereafter, the
(3)技術的効果
以上説明したように、本実施形態では、駐車スペースSPに車両1を自動的に駐車させるために、学習ユニット131は、開始ウェイポイントWP_start、シフト切替ウェイポイントWP_shift及び完了ウェイポイントWP_endを学習すればよい。つまり、学習ユニット131は、ドライバが車両1を操作している間に車両1が実際に走行した走行経路TR_actualの全体を学習しなくてもよい。このため、駐車支援ユニット132は、車両1が実際に走行した走行経路TR_actualそのものの学習結果に基づいて目標経路TR_targetを生成する比較例の駐車支援ユニットと比較して、ドライバの無駄な操作が反映されている可能性が相対的に低い目標経路TR_targetを生成することができる。
(3) Technical Effects As described above, in this embodiment, in order to automatically park the
具体的には、図8は、ドライバの駐車操作によって駐車スペースSPに車両1が駐車された場合に車両1が実際に走行した走行経路TR_actualを示す平面図である。図4に示すように、走行経路TR_actualには、ドライバの無駄な操作が反映されている可能性が相対的に高い。ドライバの無駄な操作は、例えば、車両1の転舵輪を転舵する転舵操作のうち、車両1の駐車に寄与しない転舵操作を含む。車両1の駐車に寄与しない転舵操作は、その転舵操作がなくても車両を駐車スペースに適切に駐車させることができた転舵操作に相当する。車両1の駐車に寄与しない転舵操作は、例えば、車両1の転舵輪を必要以上に転舵し過ぎる転舵操作及び転舵し過ぎた転舵輪を戻す転舵操作の少なくとも一方を含む。更には、このような車両1の駐車に寄与しない転舵操作が行われている場合には、ドライバがギアレンジを切り替えた位置(言い換えれば、タイミング)が最適であるとは限らない。このようなドライバの無駄な操作が走行経路TR_actualに反映されていると、比較例の駐車支援ユニットが生成する目標経路TR_targetにもまた、ドライバの無駄な操作が反映されてしまう。従って、比較例の駐車支援ユニットは、車両1をより効率的に駐車スペースSPに駐車させることが可能な適切な目標経路TR_targetを生成することができない可能性がある。
Specifically, FIG. 8 is a plan view showing a travel route TR_actual on which the
一方で、図9は、本実施形態の駐車支援ユニット132によって生成された目標経路TR_targetを示す平面図である。本実施形態では、駐車支援ユニット132は、上述したように、開始ウェイポイントWP_start、経由ウェイポイントWP_transit及び完了ウェイポイントWP_endに基づいて、目標経路TR_targetを生成する。つまり、駐車支援ユニット132は、走行経路TR_actual(特に、その線形形状)に基づいて、目標経路TR_targetを生成することはない。更に、駐車支援ユニット132は、学習したシフト切替ウェイポイントWP_shiftを直接用いることに代えて、シフト切替ウェイポイントWP_shiftに基づいて設定される経由ウェイポイントWP_transitを用いて、目標経路TR_targetを生成する。つまり、駐車支援ユニット132は、ドライバがギアレンジを切り替えた位置でギアレンジを切り替える目標経路TR_targetを生成するとは限らない。このため、駐車支援ユニット132が生成する目標経路TR_targetは、比較例の駐車支援ユニットが生成する目標経路TR_targetと比較して、ドライバの無駄な操作が反映されている可能性が低い。従って、駐車支援ユニット132は、比較例の駐車支援ユニットと比較して、車両1をより効率的に駐車スペースSPに駐車させることが可能な適切な目標経路TR_targetを生成することができる。その結果、駐車支援ユニット132は、適切な走行経路を走行させて車両1を駐車スペースSPに駐車させることができる。
On the other hand, FIG. 9 is a plan view showing the target route TR_target generated by the
加えて、学習ユニット131は、評価スコアSC1が最小になる走行経路TR_actualに対応する開始ウェイポイントWP_start、シフト切替ウェイポイントWP_shift及び完了ウェイポイントWP_endを学習する。つまり、学習ユニット131は、曲率変化率が相対的に小さい、障害物との間の距離が相対的に大きい、切り返し回数が相対的に少ない及び/又は相対的に短い走行経路TR_actual上のウェイポイントWPを学習する。更に、駐車支援ユニット132は、曲率変化率が相対的に小さい、障害物との間の距離が相対的に大きい、切り返し回数が相対的に少ない及び/又は相対的に短い走行経路TR_actual上のウェイポイントWPの学習結果に基づいて、目標経路TR_targetの評価スコアSC2が最小になるように経由ウェイポイントWP_transitを新たに設定した上で、当該経由ウェイポイントWP_transitを用いて、目標経路TR_targetを生成する。このため、駐車支援ユニット132は、曲率変化率が相対的に小さい、障害物との間の距離が相対的に大きい、切り返し回数が相対的に少ない及び/又は相対的に短い目標経路TR_targetを生成することができる。従って、駐車支援ユニット132は、比較例の駐車支援ユニットと比較して、車両1をより効率的に駐車スペースSPに駐車させることが可能な適切な目標経路TR_targetを生成することができる。その結果、駐車支援ユニット132は、適切な走行経路を走行させて車両1を駐車スペースSPに駐車させることができる。
In addition, the
更に、本実施形態では、学習ユニット131は、走行経路TR_actualそのものの学習結果に関する情報を記憶しなくてもよい。つまり、学習ユニット131は、開始ウェイポイントWP_start、シフト切替ウェイポイントWP_shift及び完了ウェイポイントWP_endの学習結果に関する情報を記憶すれば十分である。このため、本実施形態では、比較例と比較して、学習ユニット131が記憶する情報量が少なくなる。このため、学習ユニット131による情報の記憶に要する負荷が低減可能となる。
Further, in the present embodiment, the
(4)変形例
以下、学習動作及び駐車支援動作の変形例について説明する。
(4) Modified Examples Hereinafter, modified examples of the learning operation and the parking assist operation will be described.
(4−1)第1変形例
(4−1−1)第1変形例における学習動作
はじめに、図10を参照しながら、第1変形例における学習動作について説明する。図10は、第1変形例における学習動作の流れを示すフローチャートである。
(4-1) First modification
(4-1-1) Learning Operation in the First Modification First, the learning operation in the first modification will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a flowchart showing the flow of the learning operation in the first modification.
図6に示すように、第1変形例においても、学習ユニット131は、ステップS11からステップS15までの処理を行う。第1変形例では更に、学習ユニット131は、ステップS12で検出された検出情報に基づいて、直進開始ウェイポイントWP_st1及び直進終了ウェイポイントWP_st2を特定する(ステップS31)。直進開始ウェイポイントWP_st1は、車両1の駐車に寄与した直進操作がドライバによって行われていた期間が開始したタイミングでの車両1の位置に相当する。つまり、直進開始ウェイポイントWP_st1は、車両1の駐車に寄与した直進操作をドライバが開始したタイミングでの車両1の位置に相当する。直進終了ウェイポイントWP_st2は、車両1の駐車に寄与した直進操作がドライバによって行われていた期間が終了したタイミングでの車両1の位置に相当する。つまり、直進終了ウェイポイントWP_st2は、車両1の駐車に寄与した直進操作をドライバが終了したタイミングでの車両1の位置に相当する。
As shown in FIG. 6, also in the first modified example, the
直進操作は、車両1を直進させるための操作である。直進操作は、典型的には、転舵輪が中立状態にある状態で車両1を直進させる程度に転舵輪をわずかに転舵しながら(つまり、転舵角が実質的にゼロにある状態で車両1を直進させる程度に転舵角を微調整しながら)車両1を前進又は後退させるための操作である。車両1の駐車に寄与した直進操作は、その直進操作が行われなければ車両1を駐車スペースSPに適切に駐車させることができなかった直進操作に相当する。つまり、車両の駐車に寄与した直進操作は、その直進操作が行われなければ車両1を駐車スペースSPに駐車させるために適切でない走行経路(例えば、必要以上に長い走行経路及び必要以上に曲がった走行経路の少なくとも一方)を通る必要があった直進操作に相当する。従って、車両1の駐車に寄与した直進操作は、実質的には、車両1を駐車スペースSPに適切に駐車させるために必要な直進操作に相当する。逆に言えば、車両1の駐車に寄与した直進操作は、車両1の駐車に寄与していない直進操作以外の直進操作に相当する。車両1の駐車に寄与していない直進操作は、その直進操作が行われなくても車両1を駐車スペースSPに適切に駐車させることができた直進操作に相当する。つまり、車両1の駐車に寄与していない直進操作は、実質的には、車両1を駐車スペースSPに適切に駐車させるためには不必要であった直進操作(言い換えれば、無駄な直進操作)に相当する。
The straight traveling operation is an operation for causing the
尚、直進操作が行われている期間は、転舵操作が行われている期間を含まない。つまり、転舵操作が行われている場合には、転舵操作が終了してから直進操作が行われる。同様に、直進操作が行われている場合には、直進操作が終了してから転舵操作が行われる。このため、直進開始ウェイポイントWP_st1は、転舵操作がドライバによって行われていた期間が終了したタイミングでの車両1の位置と等価である。同様に、直進終了ウェイポイントWP_st2は、転舵操作がドライバによって行われていた期間が開始したタイミングでの車両1の位置と等価である。
Note that the period during which the straight-ahead operation is performed does not include the period during which the steering operation is performed. That is, when the turning operation is performed, the straight traveling operation is performed after the turning operation is completed. Similarly, when the straight traveling operation is performed, the steering operation is performed after the straight traveling operation is completed. For this reason, the straight traveling start waypoint WP_st1 is equivalent to the position of the
以下、このような直進開始ウェイポイントWP_st1及び直進終了ウェイポイントWP_st2を特定する動作について、図11及び図12(a)から図12(e)を参照しながら説明する。図11は、直進開始ウェイポイントWP_st1及び直進終了ウェイポイントWP_st2を特定する動作の流れを示すフローチャートである。図12(a)から図12(e)の夫々は、走行経路TR_actualの曲率を示すグラフである。 Hereinafter, an operation for specifying the straight start start waypoint WP_st1 and the straight advance end waypoint WP_st2 will be described with reference to FIGS. 11 and 12A to 12E. FIG. 11 is a flowchart showing a flow of operations for specifying the straight travel start waypoint WP_st1 and the straight travel end waypoint WP_st2. Each of FIG. 12A to FIG. 12E is a graph showing the curvature of the travel route TR_actual.
図11に示すように、WP学習部1311は、走行経路TR_actualから、曲率の絶対値が所定の閾値TH1(但し、TH1は、正の数)未満となる経路部分TR1を抽出する(ステップS311)。例えば、走行経路TR_actualの曲率が図12(a)に示すように変化する場合には、WP学習部1311は、図12(b)に太い実線で示すように、曲率が+TH1より小さく且つ−TH1よりも大きい複数の経路部分TR1(具体的には、経路部分TR1−1から経路部分TR1−8)を抽出する。尚、図12(b)は、複数の経路部分TR1が抽出される例を示しているが、単一の経路部分TR1が抽出されることもあれば、経路部分TR1が抽出されないこともあり得る。
As shown in FIG. 11, the
曲率の絶対値が閾値TH1より大きい(つまり、相対的に大きい)場合には、曲率の絶対値が閾値TH1より小さい(つまり、相対的に小さい)場合と比較して、車両1の駐車に寄与した転舵操作が行われている可能性が高い。このため、曲率の絶対値が閾値TH1より大きい期間は、車両1の駐車に寄与した転舵操作がドライバによって行われていた可能性が相対的に高い。尚、車両1の駐車に寄与した転舵操作は、転舵操作のうち上述した車両1の駐車に寄与していない転舵操作以外の転舵操作である。逆に言えば、曲率の絶対値が閾値TH1より小さい期間は、車両1の駐車に寄与した直進操作がドライバによって行われていた可能性が相対的に高い。このため、WP学習部1311は、曲率に基づいて、直進操作と転舵操作とを適切に特定する(言い換えれば、切り分ける)ことができる。
When the absolute value of the curvature is larger than the threshold value TH1 (that is, relatively large), the absolute value of the curvature contributes to parking of the
尚、このような閾値TH1と走行経路TR_actualの曲率との大小関係を判定する理由を考慮すれば、閾値TH1は、直進操作と転舵操作とを、車両1の走行経路の曲率から区別することが可能な適切な値に設定されていることが好ましい。
In consideration of the reason for determining the magnitude relationship between the threshold value TH1 and the curvature of the travel route TR_actual, the threshold value TH1 distinguishes the straight operation and the turning operation from the curvature of the travel route of the
一方で、曲率の絶対値が閾値TH1より小さい経路部分TR1であっても、その長さが相対的に短い場合には、当該経路部分TR1では、転舵輪の不必要な転舵の繰り返しの過程で転舵輪を中立状態に戻そうとする転舵操作が行われただけである可能性が相対的に高い。つまり、曲率の絶対値が閾値TH1より小さい一方で長さが相対的に短い経路部分TR1では、車両1の駐車に寄与していない直進操作がドライバによって行われていた可能性が相対的に高い。
On the other hand, even if the length of the path portion TR1 is relatively short even if the absolute value of the curvature is smaller than the threshold value TH1, in the path portion TR1, the unnecessary turning of the steered wheels is repeated. Therefore, there is a relatively high possibility that the steering wheel is only operated to return the steered wheels to the neutral state. That is, in the route portion TR1 where the absolute value of the curvature is smaller than the threshold value TH1 and the length is relatively short, there is a relatively high possibility that the driver has performed a straight operation that does not contribute to the parking of the
そこで、WP学習部1311は、ステップS311で抽出した経路部分TR1のうち、その長さが所定の閾値TH2よりも短い経路部分TR1を除外する(ステップS312)。例えば、図12(b)に太い実線で示す経路部分TR1−1から経路部分TR1−8がステップS311で抽出された場合には、WP学習部1311は、図12(c)に示すように、長さが閾値TH2よりも短い4つの経路部分TR1−2、TR1−3、TR1−6及びTR1−8を除外する。ステップS312が行われた結果、WP学習部1311は、曲率の絶対値が閾値TH1未満となり且つ長さが閾値TH2よりも長い経路部分TR1を抽出したことになる。その結果、WP学習部1311は、曲率のみならず長さにも基づいて、車両1の駐車に寄与した直進操作が行われていた期間に対応する経路部分TR1を適切に特定することができる。
Therefore, the
尚、このような閾値TH2と経路部分TR1の長さとの大小関係を判定する理由を考慮すれば、閾値TH2は、車両1の駐車に寄与した直進操作と、車両1の駐車に寄与していない直進操作とを、経路部分TR1の長さから区別することが可能な適切な値に設定されていることが好ましい。
Considering the reason for determining the magnitude relationship between the threshold value TH2 and the length of the route portion TR1, the threshold value TH2 does not contribute to the straight-ahead operation that contributes to the parking of the
その後、WP学習部1311は、ステップS311で抽出した経路部分TR1(但し、ステップS312で除外された経路部分TR1を除く)の中に、長さが所定の閾値TH3(但し、閾値TH3は正の数)未満となる間隔を隔てて隣り合う2つの経路部分TR1が存在するか否かを判定する(ステップS313)。つまり、走行経路TR_actualを経路部分TR1と経路部分TR1以外の経路部分TR2(つまり、曲率の絶対値が閾値TH1より大きいか、又は、長さが閾値TH2未満となる経路部分TR2)とに区分した場合において、WP学習部1311は、長さが閾値TH3未満となる経路部分TR2を間に隔てて隣り合う2つの経路部分TR1が存在するか否かを判定する(ステップS313)。
Thereafter, the
ステップS313の判定の結果、長さが閾値TH3未満となる経路部分TR2を間に隔てて隣り合う2つの経路部分TR1(以下、一の経路部分TR1及び他の経路部分TR1と称する)が存在すると判定された場合には(ステップS313:Yes)、一の経路部分TR1において行われた車両1の駐車に寄与した直進操作と、他の経路部分TR1において行われた車両1の駐車に寄与した直進操作とが、それほどの時間をあけずに行われたと推定される。この場合には、一の経路部分TR1において行われた直進操作と、他の経路部分TR1において行われた直進操作とは、車両1の駐車に寄与した一連の直進操作として取り扱われてもほとんど問題は生じないはずである。そこで、WP学習部1311は、この2つの経路部分TR1を、間に挟みこむ経路部分TR2と共に統合することで得られる経路部分を、新たな1つの経路部分TR1に設定する(ステップS314)。例えば、図12(c)に太い実線で示す経路部分TR1−1、TR1−4、TR1−5及びTR1−7が残っている場合には、WP学習部1311は、図12(c)及び(d)に示すように、経路部分TR1−4及び経路部分TR1−5を、経路部分TR1−4と経路部分TR1−5との間に位置する経路部分TR2と共に統合して、新たな経路部分TR1−9に設定する。
As a result of the determination in step S313, when there are two adjacent route portions TR1 (hereinafter referred to as one route portion TR1 and another route portion TR1) that are adjacent to each other with a route portion TR2 having a length less than the threshold TH3. If the determination is made (step S313: Yes), the vehicle travels straight ahead that contributes to the parking of the
その後、WP学習部1311は、最終的に残っている経路部分TR1の始端に相当する位置を、直進開始ウェイポイントWP_st1として特定する(ステップS315)。WP学習部1311は、抽出した経路部分TR1の終端に相当する位置を、直進終了ウェイポイントWP_st2として特定する(ステップS315)。例えば、図12(e)に太い実線で示す経路部分TR1−1、TR1−7及びTR1−9が残っている場合には、WP学習部1311は、経路部分TR1−1、TR1−7及びTR1−9の夫々の始端に相当する位置を、直進開始ウェイポイントWP_st1として特定する。更に、WP学習部1311は、経路部分TR1−1、TR1−7及びTR1−9の夫々の終端に相当する位置を、直進終了ウェイポイントWP_st2として特定する。尚、図12(e)に示す直進開始ウェイポイントWP_st1及び直進終了ウェイポイントWP_st2と走行経路TR_actualとの関係の一例が、図13に示されている。
After that, the
再び図10において、WP学習部1311は、学習した開始ウェイポイントWP_start、シフト切替ウェイポイントWP_shift、完了ウェイポイントWP_end、直進開始ウェイポイントWP_st1及び直進終了ウェイポイントWP_st2という情報セットを含むWP情報を、WP記憶部1312に記憶させる(ステップS18)。但し、過去に取得済みのWP情報が既にWP記憶部1312に記憶されていると判定された場合には(ステップS16:Yes)、WP学習部1311は、新WP情報及び旧WP情報音うち評価スコアSC1が小さい方の(つまり、最小となる)WP情報を、WP記憶部1312に記憶させる(ステップS17)。
In FIG. 10 again, the
(4−1−2)第1変形例における駐車支援動作
続いて、図14を参照しながら、第1変形例における駐車支援動作について説明する。図14は、第1変形例における駐車支援動作の流れを示すフローチャートである。
(4-1-2) Parking Support Operation in the First Modification Example Next, the parking support operation in the first modification example will be described with reference to FIG. FIG. 14 is a flowchart showing a flow of the parking support operation in the first modification.
図14に示すように、第1変形例においても、駐車支援ユニット132は、ステップS21からステップS22の処理を行う。
As shown in FIG. 14, also in the first modified example, the
その後、経路生成部1322は、ステップS22で取得されたWP情報に含まれるシフト切替ウェイポイントWP_shift、直進開始ウェイポイントWP_st1及び直進終了ウェイポイントWP_st2に基づいて、経由ウェイポイントWP_transitを設定する(ステップS43)。具体的には、経路生成部1322は、シフト切替ウェイポイントWP_shiftに基づいて、第1の経由ウェイポイントWP_transit1を設定する。更に、経路生成部1322は、シフト切替ウェイポイントWP_shiftに基づいて第1の経由ウェイポイントWP_transit1を設定する方法と同様の方法を用いて、直進開始ウェイポイントWP_st1に基づいて、第2の経由ウェイポイントWP_transit2を設定する。更に、経路生成部1322は、シフト切替ウェイポイントWP_shiftに基づいて第1の経由ウェイポイントWP_transit1を設定する方法と同様の方法を用いて、直進開始ウェイポイントWP_st1に基づいて、第2の経由ウェイポイントWP_transit2を設定する。つまり、経路生成部1322は、評価スコアSC2が最小となるように、第1の経由ウェイポイントWP_transit1から第3の経由ウェイポイントWP_transit3を設定する。但し、第1変形例では、評価スコアSC2は、開始ウェイポイントWP_start又は車両1の現在位置から、第1の経由ウェイポイントWP_transit1から第3の経由ウェイポイントWP_transit3の候補となる第1の候補ウェイポイントWP_candidate1から第3の候補ウェイポイントWP_candidate3を経由して、完了ウェイポイントWP_endに到達する走行経路TR_candidateの最適度を示す定量的な指標値となる。
Thereafter, the
その後は、経路生成部1322は、ステップS22で取得したウェイポイント情報に含まれる開始ウェイポイントWP_start又は車両1の現在位置から、ステップS43で設定した第1の経由ウェイポイントWP_transit1から第3の経由ウェイポイントWP_transit3を経由して、ステップS22で取得したウェイポイント情報に含まれる完了ウェイポイントWP_endに到達する走行経路を、車両1が移動するべき目標経路TR_targetとして生成する(ステップS24)。その後、車両制御部1323は、ステップS24で生成された目標経路TR_targetに沿って車両1を自動的に移動させる(ステップS25)。
After that, the
(4−1−3)第1変形例の技術的効果
以上説明した第1変形例における学習動作及び駐車支援動作によれば、上述した本実施形態の学習動作及び駐車支援動作によって享受可能な効果と同様の効果を享受することができる。
(4-1-3) Technical Effects of the First Modification According to the learning operation and the parking support operation in the first modification described above, the effects that can be enjoyed by the learning operation and the parking support operation of the present embodiment described above. You can enjoy the same effect.
更に、第1変形例では、車両1の駐車に寄与した直進操作が行われた経路部分TR1を目標経路TR_targetに反映させるために、目標経路TR_targetを生成する際に、直進開始ウェイポイントWP_st1及び直進終了ウェイポイントWP_st2が用いられる。このため、経路生成部1322は、車両1の駐車に寄与した直進操作を考慮したより一層適切な目標経路TR_target(特に、無駄な転舵操作の影響を排除した適切な目標経路TR_target)を生成することができる。
Furthermore, in the first modified example, when the target route TR_target is generated in order to reflect the route portion TR1 on which the straight-ahead operation that has contributed to the parking of the
更に、長さが第3閾値TH3未満となる経路部分TR2を間に隔てて隣り合う2つの経路部分TR1が統合されると、最終的に残る経路部分TR1の数が減少する。このため、直進開始ウェイポイントWP_st1及び直進終了ウェイポイントWP_st2の総数もまた減少する。このため、経路生成部1322は、無駄な転舵操作の影響をより一層排除したより効率的な目標経路TR_targetを生成することができる。
Furthermore, when two adjacent route portions TR1 are integrated with a route portion TR2 having a length less than the third threshold TH3, the number of route portions TR1 remaining finally decreases. For this reason, the total number of straight start start point WP_st1 and straight end point WP_st2 also decreases. For this reason, the path | route production |
(4−2)第2変形例
上述したように、目標経路TR_targetが生成された後には、車両制御部1323は、目標経路TR_targetに沿って車両1を自動的に移動させる。つまり、車両制御部1323は、目標経路TR_targetに従って車両1を自動的に駐車スペースSPに駐車する。しかしながら、何らかの要因によって、図15(a)に示すように、車両制御部1323の制御下で走行している車両1が、目標経路TR_targetから外れてしまう可能性がある。つまり、車両制御部1323の制御下で走行している車両1の実際の走行経路TR_assistが、目標経路TR_targetから乖離してしまう可能性がある。この場合、車両1が駐車スペースSPに適切に駐車できない可能性がある。
(4-2) Second Modification As described above, after the target route TR_target is generated, the
そこで、第2変形例では、経路生成部1322は、車両制御部1323の制御下で走行している車両1が、目標経路TR_targetから所定量以上外れたか否かを判定する。つまり、経路生成部1322は、走行経路TR_assistが目標経路TR_targetから所定量以上乖離しているか否かを判定する。走行経路TR_assistが目標経路TR_targetから所定量以上乖離していると判定された場合には、図15(b)に示すように、経路生成部1322は、新たな目標経路TR_target’を生成する。具体的には、経路生成部1322は、既に設定済みの経由ウェイポイントWP_transitに基づいて、新たな目標経路TR_target’が経由するべき新たな経由ウェイポイントWP_transit’を設定する。既に設定済みの経由ウェイポイントWP_transitに基づいて新たな経由ウェイポイントWP_transit’を設定する動作は、シフト切替ウェイポイントWP_shiftに基づいて経由ウェイポイントWP_transitを設定する動作と同一であるため、その詳細な説明は省略する。その後、経路生成部1322は、車両1の現在位置から、新たな経由ウェイポイントWP_transit’を経由して完了ウェイポイントWP_endに到達する走行経路を、新たな目標経路TR_target’として生成する。その結果、車両制御部1323の制御下で走行している車両1が目標経路TR_targetから所定量以上外れた場合であっても、駐車支援ユニット132は、適切な走行経路を走行させて車両1を駐車スペースSPに駐車させることができる。
Therefore, in the second modification, the
(4−3)その他の変形例
上述した説明では、図6のステップS23において、経路生成部1322は、所定領域CA内に複数の候補ウェイポイントWP_candidateを設定した後に、複数の候補ウェイポイントWP_candidateのうちのいずれか一つを、経由ウェイポイントWP_transitとして選択している。しかしながら、経路生成部1322は、複数の候補ウェイポイントWP_candidateを設定することに加えて又は代えて、所定領域CA内において、非線形最小法等を用いて評価スコアSC2が最小となる経由ウェイポイントWP_transitを探索してもよい。
(4-3) Other Modifications In the above description, in step S23 in FIG. 6, the
上述した説明では、図6のステップS23において、経路生成部1322は、評価スコアSC2が最小となるように、経由ウェイポイントWP_transitを設定している。しかしながら、評価スコアSC2がある程度小さくなれば、その評価スコアSC2に対応する経由ウェイポイントWP_transitを経由する目標経路TR_targetは相応に適切である(つまり、目標経路TR_targetに沿って車両1を駐車スペースSPに駐車させれば、無駄な走行が相対的に少なくなる)可能性がある。このため、経路生成部1322は、評価スコアSC2が、目標経路TR_targetが適切な状態と目標経路TR_targetが適切でない状態とを評価スコアSC2から区別可能な所定の第1閾値以下になるように、経由ウェイポイントWP_transitを設定してもよい。
In the above description, in step S23 of FIG. 6, the
上述した説明では、図2のステップS17において、WP学習部1311は、評価スコアSC1が小さい方の(つまり、最小となる)ただ一つのWP情報を、WP記憶部1312に記憶させている。しかしながら、WP学習部1311は、複数のWP情報を、WP記憶部1312に記憶させてもよい。例えば、評価スコアSC1がある程度小さければ、その評価スコアSC1に対応する走行経路TR_actualは相応に適切である(つまり、駐車支援動作において目標経路TR_targetを算出する際に参照してもよい)可能性がある。このため、WP学習部1311は、評価スコアSC1が、走行経路TR_actualが適切な状態と走行経路TR_actualが適切でない状態とを評価スコアSC1から区別可能な所定の第2閾値以下になる複数のWP情報を、WP記憶部1312に記憶させてもよい。複数のWP情報がWP記憶部1312に記憶されている場合には、図6のステップS23において、経路生成部1322は、複数のWP情報に含まれる複数のシフト切替ウェイポイントWP_shiftを含む所定領域CA内に、複数の候補ウェイポイントWP_candidateを設定してもよい。
In the above description, in step S <b> 17 of FIG. 2, the
上述した説明では、走行経路TR_candidateが適切になるほど評価スコアSC2が小さくなるように評価スコアSC2が定義されている。しかしながら、走行経路TR_candidateが適切になるほど評価スコアSC2が大きくなるように評価スコアSC2が定義されていてもよい。この場合には、図6のステップS23において、経路生成部1322は、評価スコアSC2が大きくなるように(つまり、最大となるように)、経由ウェイポイントWP_transitを設定してもよい。或いは、経路生成部1322は、評価スコアSC2が、目標経路TR_targetが適切な状態と目標経路TR_targetが適切でない状態とを評価スコアSC2から区別可能な所定の第3閾値以上になるように、経由ウェイポイントWP_transitを設定してもよい。
In the above description, the evaluation score SC2 is defined so that the evaluation score SC2 becomes smaller as the travel route TR_candidate becomes appropriate. However, the evaluation score SC2 may be defined such that the evaluation score SC2 increases as the travel route TR_candidate becomes appropriate. In this case, in step S23 of FIG. 6, the
同様に、上述した説明では、走行経路TR_actualが適切になるほど評価スコアSC1が小さくなるように評価スコアSC1が定義されている。しかしながら、走行経路TR_actualが適切になるほど評価スコアSC1が大きくなるように評価スコアSC1が定義されていてもよい。この場合には、図2のステップS17において、WP学習部1311は、評価スコアSC1が大きい方の(つまり、最大となる)WP情報を、WP記憶部1312に記憶させてもよい。或いは、WP学習部1311は、評価スコアSC1が、走行経路TR_actualが適切な状態と走行経路TR_actualが適切でない状態とを評価スコアSC1から区別可能な所定の第4閾値以上になる複数のWP情報を、WP記憶部1312に記憶させてもよい。
Similarly, in the above description, the evaluation score SC1 is defined such that the evaluation score SC1 decreases as the travel route TR_actual becomes appropriate. However, the evaluation score SC1 may be defined such that the evaluation score SC1 increases as the travel route TR_actual becomes appropriate. In this case, in step S17 of FIG. 2, the
上述した説明では、学習動作において、WP学習部1311は、評価スコアSC1を算出すると共に、評価スコアSC1が最小となる(或いは、第1閾値以下となる)WP情報をWP記憶部1322に記憶させている。しかしながら、WP学習部1311は、評価スコアSC1を算出することなく、取得したWP情報をWP記憶部1322に記憶させてもよい。この場合、駐車支援動作において、経路生成部1322が、WP記憶部1322が記憶しているWP情報に対応する評価スコアSC1を算出すると共に、算出した評価スコアSC1に基づいて、WP記憶部1322が記憶しているWP情報から、目標経路TR_targetを生成するために参照するべき少なくとも一つのWP情報を選択してもよい。例えば、経路生成部1322は、評価スコアSC1が最小となるWP情報を選択してもよい。
In the above description, in the learning operation, the
上述した説明では、学習ユニット131は、経由ウェイポイントWP_transitを設定するために、シフト切替ウェイポイントWP_shift、直進開始ウェイポイントWP_st1及び直進終了ウェイポイントWP_st2の少なくとも一つを学習している。シフト切替ウェイポイントWP_shiftは、車両1を駐車させるためにドライバがギアレンジを切り替えたシフト切替タイミング(つまり、車両1の進行方向が切り替わったタイミング)での車両1の位置である。直進開始ウェイポイントWP_st1及び直進終了ウェイポイントWP_st2は、夫々、車両1を駐車させるためにドライバが直進操作を行っている期間が開始したタイミング及び終了したタイミング(つまり、車両1が直進している期間が開始したタイミング及び終了したタイミング)での車両1の位置である。このため、経由ウェイポイントWP_transitを設定するに用いられる上述したウェイポイントWPはいずれも、車両1の挙動が、車両1の駐車に寄与する所定挙動になった時点での車両1の位置に相当する。この場合、学習ユニット131は、上述したシフト切替ウェイポイントWP_shift、直進開始ウェイポイントWP_st1及び直進終了ウェイポイントWP_st2の少なくとも一つに加えて又は代えて、車両1の挙動が車両1の駐車に寄与する所定挙動になった時点での車両1の位置を、経由ウェイポイントWP_transitを設定するためのウェイポイントWPとして学習してもよい。更に、経路生成部1322は、シフト切替ウェイポイントWP_shift等に基づいて経由ウェイポイントWP_transitを設定する動作と同様の方法で、学習したウェイポイントWPに基づいて経由ウェイポイントWP_transitを設定してもよい。
In the above description, the
上述した説明では、評価スコアSC1は、走行経路TR_actualの曲率変化率、走行経路TR_actualと障害物との間の距離、走行経路TR_actualを走行する車両1における切り返し回数及び走行経路TR_actualの長さに応じて定まる指標値である。しかしながら、評価スコアSC1は、走行経路TR_actualの曲率変化率、走行経路TR_actualと障害物との間の距離、走行経路TR_actualを走行する車両1における切り返し回数及び走行経路TR_actualの長さのうちの少なくとも一つとは無関係な指標値であってもよい。例えば、評価スコアSC1は、走行経路TR_actualの曲率変化率及び走行経路TR_actualと障害物との間の距離に応じて定まる一方で、走行経路TR_actualを走行する車両1における切り返し回数及び走行経路TR_actualの長さとは無関係な指標値であってもよい。評価スコアSC2についても同様である。
In the above description, the evaluation score SC1 depends on the curvature change rate of the travel route TR_actual, the distance between the travel route TR_actual and the obstacle, the number of turn-overs in the
評価スコアSC1は、走行経路TR_actualの曲率変化率、走行経路TR_actualと障害物との間の距離、走行経路TR_actualを走行する車両1における切り返し回数及び走行経路TR_actualの長さのうちの少なくとも一つに加えて又は代えて、その他のパラメータに応じて定まる指標値であってもよい。例えば、評価スコアSC1は、走行経路TR_actualを走行するために車両1が要する時間に応じて定まる指標値であってもよい。具体的には、評価スコアSC1は、例えば、走行経路TR_actualを走行するために車両1が要する時間が短くなるほど走行経路TR_actualが適切であるという観点から定まる指標値であってもよい。或いは、例えば、評価スコアSC1は、走行経路TR_actualを走行する車両1の車速に応じて定まる指標値であってもよい。具体的には、評価スコアSC1は、例えば、走行経路TR_actualの曲率が大きくなるほど及び/又は車両1と障害物との間の距離が短くなるほど車速が遅くなれば走行経路TR_actualが適切であるという観点から定まる指標値であってもよい。或いは、例えば、評価スコアSC1は、駐車完了時の車両1の姿勢(例えば、駐車スペースSPに対する角度)に応じて定まる指標値であってもよい。具体的には、評価スコアSC1は、例えば、駐車完了時の車両1の姿勢が、駐車スペースSPに合致した姿勢に近づくほど走行経路TR_actualが適切であるという観点から定まる指標値であってもよい。評価スコアSC2についても同様である。
The evaluation score SC1 is at least one of the curvature change rate of the travel route TR_actual, the distance between the travel route TR_actual and the obstacle, the number of times the
評価スコアSC1及びSC2を算出するために用いられる重み付け係数w1aからw1d及びw2aからw2dは、経路生成部1322が生成した目標経路TR_targetに対するドライバからの評価に基づいて設定されてもよい。例えば、目標経路TR_targetに対するドライバからの評価が蓄積されると、当該蓄積された評価から、ドライバが、目標経路TR_targetの曲率変化率を重視しているのか、目標経路TR_targetと障害物との間の距離を重視しているのか、切り返し回数を重視しているのか、及び/又は、目標経路TR_targetの長さを重視しているのか傾向を判別可能である。このため、学習ユニット131及び/又は駐車ユニット132は、目標経路TR_targetに対するドライバからの評価に基づいて、ドライバがいずれのパラメータを重視する傾向にあるかを判別し、重視しているパラメータに対応する重み付け係数を大きくしてもよい。
The weighting coefficients w1a to w1d and w2a to w2d used for calculating the evaluation scores SC1 and SC2 may be set based on the evaluation from the driver for the target route TR_target generated by the
(5)付記
以上説明した実施形態に関して、更に以下の付記を開示する。
(5) Additional notes The following additional notes are disclosed with respect to the embodiment described above.
(5−1)付記1
付記1に記載の駐車支援装置は、車両を駐車するための駐車操作がドライバによって行われる期間中に、前記車両の挙動が特定条件を満たした時点での前記車両の位置である特定位置を学習する学習手段と、前記学習手段が学習した前記特定位置を含む第1所定範囲内に、経由位置を設定する設定手段と、前記設定手段が設定した前記経由位置を経由して前記車両が駐車を終了するべき目標位置へと到達する第1走行経路を、前記車両を前記目標位置に自動的に駐車させる際に前記車両が通るべき目標経路として生成する生成手段とを備え、前記設定手段は、少なくとも前記第1走行経路の曲率変化率及び/又は前記第1走行経路と前記第1走行経路の周辺に存在する第1障害物との間の距離に応じて定まる前記第1走行経路の第1評価スコアに基づいて、前記経由位置を設定することを特徴とする駐車支援装置である。
(5-1)
The parking assist device according to
付記1に記載の駐車支援装置によれば、学習手段は、特定位置を学習すればよい。つまり、学習手段は、駐車操作がドライバによって行われる期間中に車両が実際に走行した走行経路そのものを学習しなくてもよい。加えて、設定手段は、第1評価スコアに基づいて、実際の目標経路が経由するべき経由位置を、特定位置を含む第1所定範囲に設定することができる。このため、付記1に記載の駐車支援装置は、駐車操作がドライバによって行われる期間中に車両が実際に走行した走行経路そのものの学習結果に基づいて目標経路を生成する比較例の駐車支援装置と比較して、ドライバの無駄な操作が反映されている可能性が相対的に低い目標経路を生成することができる。つまり、付記1に記載の駐車支援装置は、比較例の駐車支援装置と比較して、車両をより効率的に駐車スペースに駐車させることが可能な適切な目標経路を生成することができる。その結果、付記1に記載の駐車支援装置は、適切な走行経路を走行させて車両を駐車スペースに駐車させることができる。
According to the parking assistance apparatus described in
(5−2)付記2
付記2に記載の駐車支援装置は、前記第1評価スコアは、前記第1走行経路の曲率変化率が小さくなるほど小さくなる及び/又は前記第1走行経路と前記第1障害物との間の距離が大きくなるほど小さくなり、前記設定手段は、前記第1評価スコアが所定の第1閾値以下になるように又は最小になるように、前記経由位置を設定することを特徴とする付記1に記載の駐車支援装置である。
(5-2)
In the parking assistance device according to
付記2に記載の駐車支援装置によれば、設定手段は、目標経路の曲率変化率が相対的に小さくなる及び/又は目標経路と第1障害物との間の距離が相対的に大きくなるように、経由位置を設定することができる。
According to the parking assistance apparatus described in
尚、前記第1評価スコアは、前記第1走行経路の曲率変化率が小さくなるほど大きくなる及び/又は前記第1走行経路と前記第1障害物との間の距離が大きくなるほど大きくなってもよく、前記設定手段は、前記第1評価スコアが所定の第3閾値以上になるように又は最大になるように、前記経由位置を設定してもよい。この場合であっても、設定手段は、目標経路の曲率変化率が相対的に小さくなる及び/又は目標経路と第1障害物との間の距離が相対的に大きくなるように、経由位置を設定することができる。 The first evaluation score may increase as the curvature change rate of the first travel route decreases and / or increase as the distance between the first travel route and the first obstacle increases. The setting unit may set the via position so that the first evaluation score is equal to or higher than a predetermined third threshold value. Even in this case, the setting means sets the via position so that the curvature change rate of the target route is relatively small and / or the distance between the target route and the first obstacle is relatively large. Can be set.
(5−3)付記3
付記3に記載の駐車支援装置は、前記特定位置は、前記車両のギアレンジが切り替えられた時点での前記車両の位置、前記車両の駐車に寄与するように前記車両を直進させる直進操作が前記駐車操作の一部として行われていた期間の開始時点での前記車両の位置、及び、前記直進操作が前記駐車操作の一部として行われていた期間の終了時点での前記車両の位置の少なくとも一つを含むことを特徴とする付記1から3のいずれか一項に記載の駐車支援装置である。
(5-3)
The parking assist device according to
付記3に記載の駐車支援装置によれば、設定手段は、車両の挙動が、車両の駐車に寄与する所定挙動となった時点での車両の位置に相当するこれらの特定位置に基づいて、経由位置を設定することができる。
According to the parking assist device of
(5−4)付記4
付記4に記載の駐車支援装置は、前記駐車操作が前記ドライバによって少なくとも2回行われた場合には、前記設定手段は、前記少なくとも2回の前記駐車操作に夫々対応する少なくとも2つの前記特定位置のうち、少なくとも各駐車操作によって前記車両が走行した第2走行経路の曲率変化率及び/又は前記第2走行経路と前記第2走行経路の周辺に存在する第2障害物との間の距離に応じて駐車操作毎に定まる第2評価スコアに基づいて選択される所望の特定位置を含む前記第1所定範囲内に、前記経由位置を設定することを特徴とする付記1から4のいずれか一項に記載の駐車支援装置である。
(5-4)
When the parking operation is performed at least twice by the driver, the setting unit is configured such that the setting unit has at least two specific positions respectively corresponding to the at least two parking operations. At least the curvature change rate of the second travel route traveled by the vehicle by each parking operation and / or the distance between the second travel route and the second obstacle existing around the second travel route. Any one of
付記4に記載の駐車支援装置によれば、設定手段は、駐車操作がドライバによって少なくとも2回行われた場合であっても、経由位置を適切に設定することができる。
According to the parking assistance apparatus described in
(5−5)付記5
付記5に記載の駐車支援装置は、前記第2評価スコアは、前記第2走行経路の曲率変化率が小さくなるほど小さくなる及び/又は前記第2走行経路と前記第2障害物との間の距離が大きくなるほど小さくなり、前記所望の特定位置は、前記少なくとも2回の駐車操作に夫々対応する少なくとも2つの前記第2走行経路のうち、前記第2評価スコアが所定の第2閾値以下となる又は最小となる所望の第2走行経路に対応する前記特定位置である
ことを特徴とする付記4に記載の駐車支援装置である。
(5-5)
In the parking assistance device according to
付記5に記載の駐車支援装置によれば、第2走行経路の曲率変化率が相対的に小さくなる第2走行経路を用いて経由位置が設定されれば、目標経路の曲率変化率もまた相対的に小さくなる可能性が高い。更に、目標位置に至るまでに車両が実際に走行した第2走行経路の周辺に存在する第2障害物と、目標位置に至る目標経路を生成するために生成手段が生成する第1走行経路の周辺に存在する第1障害物とは、少なくとも部分的には一致する可能性が高い。このため、第2走行経路と第2障害物との間の距離が相対的に大きくなる第2走行経路を用いて経由位置が設定されれば、目標経路と第1障害物との間の距離もまた相対的に大きくなる可能性が高い。このため、設定手段は、目標経路の曲率変化率が相対的に小さくなる及び/又は目標経路と第1障害物との間の距離が相対的に大きくなるように、経由位置を設定することができる。
According to the parking assistance device described in
尚、前記第2評価スコアは、前記第2走行経路の曲率変化率が小さくなるほど大きくなる及び/又は前記第2走行経路と第2障害物との間の距離が大きくなるほど大きくなってもよく、前記設定手段は、前記少なくとも2回の駐車操作で前記車両が夫々走行した少なくとも2つの第2走行経路のうち、前記第2評価スコアが所定の第4閾値以上となる又は最大となる一の第2走行経路に対応する前記特定位置を含む前記第1所定範囲内に、前記経由位置を設定してもよい。この場合であっても、設定手段は、目標経路の曲率変化率が相対的に小さくなる及び/又は目標経路と第1障害物との間の距離が相対的に大きくなるように、経由位置を設定することができる。 The second evaluation score may increase as the curvature change rate of the second travel route decreases and / or increase as the distance between the second travel route and the second obstacle increases. The setting means is a first one in which the second evaluation score is greater than or equal to a predetermined fourth threshold value among the at least two second travel routes on which the vehicle has traveled in the at least two parking operations. The via position may be set within the first predetermined range including the specific position corresponding to two travel routes. Even in this case, the setting means sets the via position so that the curvature change rate of the target route is relatively small and / or the distance between the target route and the first obstacle is relatively large. Can be set.
(5−6)付記6
付記6に記載の駐車支援装置は、前記設定手段は、前記生成手段が生成した前記目標経路に従って前記車両を自動的に駐車している期間中に前記車両が前記目標経路から所定量以上外れたことを条件に、前記第1評価スコアに基づいて、既に設定済みの経由位置を含む第2所定範囲内に、新たな経由位置を設定し、前記生成手段は、前記設定手段が前記新たな経由位置を設定した場合には、前記設定手段が設定した前記新たな経由位置を経由して前記目標位置へと到達する前記第1走行経路を、新たな前記目標経路として生成することを特徴とする付記1から5のいずれか一項に記載の駐車支援装置である。
(5-6)
The parking support apparatus according to
付記6に記載の駐車支援装置によれば、車両が目標経路から所定量以上外れた場合には、生成手段は、曲率変化率が相対的に小さくなる及び/又は第1障害物との間の距離が相対的に大きくなる新たな目標経路を適切に生成することができる。
According to the parking assistance device of
本発明は、請求の範囲及び明細書全体から読み取るこのできる発明の要旨又は思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う駐車支援装置もまた本発明の技術思想に含まれる。 The present invention can be appropriately changed without departing from the gist or the idea of the invention that can be read from the claims and the entire specification, and a parking assisting device with such a change is also included in the technical idea of the present invention. .
1 車両
11 外界検出装置
12 内界検出装置
13 ECU
131 学習ユニット
1311 WP学習部
1312 WP記憶部
132 駐車支援ユニット
1321 情報取得部
1322 経路生成部
1323 車両制御部
TR_actual、TR_candidate 走行経路
TR_target 目標経路
WP ウェイポイント
WP_start 開始ウェイポイント
WP_shift シフト切替ウェイポイント
WP_end 完了ウェイポイント
WP_st1 直進開始ウェイポイント
WP_st2 直進終了ウェイポイント
WP_transit 経由ウェイポイント
WP_candidate 経由ウェイポイント
SP 駐車スペース
DESCRIPTION OF
131
Claims (6)
前記学習手段が学習した前記特定位置を含む第1所定範囲内に、経由位置を設定する設定手段と、
前記設定手段が設定した前記経由位置を経由して前記車両が駐車を終了するべき目標位置へと到達する第1走行経路を、前記車両を前記目標位置に自動的に駐車させる際に前記車両が通るべき目標経路として生成する生成手段と
を備え、
前記設定手段は、少なくとも前記第1走行経路の曲率変化率及び/又は前記第1走行経路と前記第1走行経路の周辺に存在する第1障害物との間の距離に応じて定まる前記第1走行経路の第1評価スコアに基づいて、前記経由位置を設定する
ことを特徴とする駐車支援装置。 Learning means for learning a specific position that is a position of the vehicle at a time when the behavior of the vehicle satisfies a specific condition during a period in which a parking operation for parking the vehicle is performed by a driver;
Setting means for setting a via position within a first predetermined range including the specific position learned by the learning means;
When the vehicle automatically parks the vehicle at the target position on the first travel route that reaches the target position where the vehicle should end parking via the via position set by the setting means. Generating means for generating as a target route to be passed,
The setting means is determined in accordance with at least a curvature change rate of the first travel route and / or a distance between the first travel route and a first obstacle existing around the first travel route. The parking assistance device, wherein the route position is set based on a first evaluation score of a travel route.
前記設定手段は、前記第1評価スコアが所定の第1閾値以下になるように又は最小になるように、前記経由位置を設定する
請求項1に記載の駐車支援装置。 The first evaluation score decreases as the curvature change rate of the first travel route decreases and / or decreases as the distance between the first travel route and the first obstacle increases.
The parking support device according to claim 1, wherein the setting unit sets the via position so that the first evaluation score is equal to or less than a predetermined first threshold value.
請求項1又は2に記載の駐車支援装置。 The specific position is the position of the vehicle at the time when the gear range of the vehicle is switched, and the period during which a straight-ahead operation for moving the vehicle straight so as to contribute to the parking of the vehicle is performed as part of the parking operation. The position of the vehicle at the start time of the vehicle, and at least one of the position of the vehicle at the end of a period during which the straight-ahead operation is performed as part of the parking operation are included. Parking assistance device.
請求項1から3のいずれか一項に記載の駐車支援装置。 When the parking operation is performed at least twice by the driver, the setting means is configured to at least each of the two specific positions corresponding to the at least two parking operations. The second evaluation determined for each parking operation according to the curvature change rate of the second travel route on which the vehicle traveled and / or the distance between the second travel route and the second obstacle existing around the second travel route. The parking assistance device according to any one of claims 1 to 3, wherein the via position is set within the first predetermined range including a desired specific position selected based on a score.
前記所望の特定位置は、前記少なくとも2回の駐車操作で前記車両が夫々走行した少なくとも2つの第2走行経路のうち、前記第2評価スコアが所定の第2閾値以下となる又は最小となる所望の第2走行経路に対応する前記特定位置である
請求項4に記載の駐車支援装置。 The second evaluation score decreases as the curvature change rate of the second travel route decreases and / or decreases as the distance between the second travel route and the second obstacle increases.
The desired specific position is a desired value at which the second evaluation score is less than or equal to a predetermined second threshold value among at least two second travel routes on which the vehicle has traveled in the at least two parking operations. The parking assistance device according to claim 4, wherein the specific position corresponds to the second travel route.
前記生成手段は、前記設定手段が前記新たな経由位置を設定した場合には、前記設定手段が設定した前記新たな経由位置を経由して前記目標位置へと到達する前記第1走行経路を、新たな前記目標経路として生成する
ことを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の駐車支援装置。 The setting means has the first evaluation score on the condition that the vehicle deviates from the target route by a predetermined amount or more during a period in which the vehicle is automatically parked according to the target route generated by the generating unit. Based on the above, a new via position is set within the second predetermined range including the already set via position,
The generating means, when the setting means sets the new via position, the first travel route that reaches the target position via the new via position set by the setting means, It generates as the new said target route. The parking assistance apparatus as described in any one of Claim 1 to 5 characterized by the above-mentioned.
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